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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

“云物聯(lián)網(wǎng)”成云計算下一個戰(zhàn)場

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至直接收購了AWS云的兩個物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大客戶——Nest和Dropcam。后者據(jù)稱運(yùn)行著全球最大的視頻流(入)服務(wù),規(guī)模甚至超過Youtube。     但是,要想贏下物聯(lián)網(wǎng)+云計算的戰(zhàn)爭,僅僅通過收購或者像過..

大數(shù)據(jù)挖掘的粒計算理論與方法

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粒度/跨粒度推理等核心研究內(nèi)容。大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)性態(tài)、大數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)、基于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜問題建模與粒計算框架的契合之處主要表現(xiàn)在以下3個方面。     1、大數(shù)據(jù)經(jīng)常具有多層次/多粒度特性  &n..

大數(shù)據(jù)為企業(yè)帶來哪些好處?

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企業(yè)了解客戶,鎖定資源,開展服務(wù)    大數(shù)據(jù)通過相關(guān)性分析,將客戶、用戶和產(chǎn)品有機(jī)串聯(lián),對用戶的產(chǎn)品偏好,客戶的關(guān)系偏好進(jìn)行個性化定位,生產(chǎn)出用戶驅(qū)動型的產(chǎn)品,提供客戶導(dǎo)向性的服務(wù)。? 從大數(shù)據(jù)技術(shù)方面來看,用數(shù)據(jù)來指..

 

OA協(xié)同辦公系統(tǒng):高校教學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,高校教學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘:設(shè)課程、課程安排、學(xué)生信息、學(xué)生選課、學(xué)生成績等,具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)雜、蘊(yùn)含信息多、數(shù)據(jù)表間相互關(guān)聯(lián)多等特點(diǎn)。     數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的,但在教育領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘還是一種全新的技術(shù)。它關(guān)注從教育環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的知識,這些數(shù)據(jù)可以是從歷史的或者
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    教務(wù)管理信息系統(tǒng)已經(jīng)普遍應(yīng)用在我國高校教學(xué)管理中,隨著其使用頻率的不斷上升,系統(tǒng)中積累的數(shù)據(jù)越來越多。教務(wù)管理系統(tǒng)中包含了教學(xué)所有環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)信息,包括專業(yè)計劃、開設(shè)課程、課程安排、學(xué)生信息、學(xué)生選課、學(xué)生成績等,具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)雜、蘊(yùn)含信息多、數(shù)據(jù)表間相互關(guān)聯(lián)多等特點(diǎn)。

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的,但在教育領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘還是一種全新的技術(shù)。它關(guān)注從教育環(huán)境產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱含的知識,這些數(shù)據(jù)可以是從歷史的或者正在運(yùn)行的教育系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中獲得;它的主要作用是對數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換,通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)反常等對教育和教學(xué)決策的起到積極作用的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘更主要是為教學(xué)決策提供真正有價值的信息,進(jìn)而獲得更好的教學(xué)效益,例如利用數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果可以改進(jìn)教學(xué)效果,提高學(xué)生成績,找到影響教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)的因素。隨著這項技術(shù)的成熟,其在高校教學(xué)、管理中的應(yīng)用更加廣泛。

 在數(shù)據(jù)挖掘教育實(shí)踐應(yīng)用過程中需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘功能建立對應(yīng)模型來解決問題,數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括分類、估計、預(yù)測、關(guān)聯(lián)、聚類、描述和可視化等,通過文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)目前在教育教學(xué)管理中應(yīng)用的主要有分類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)、聚類等。

 分類是最常見的數(shù)據(jù)挖掘功能之一,分類過程實(shí)際上是建立某種模型,然后將其用于對未分類數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。決策樹、最緊鄰技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都是最常用的分類技術(shù)。

 預(yù)測是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律,建立模型,并由此模型對未來數(shù)據(jù)的種類和特征進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測關(guān)心的是精度和不確定性,如由學(xué)生以往課程成績預(yù)測學(xué)生轉(zhuǎn)專業(yè)或?qū)W籍異動情況。預(yù)測通常使用回歸分析、時間數(shù)列分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。

 關(guān)聯(lián)是要發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系,從而為某些決策提供必要支持,它是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的、可被發(fā)現(xiàn)的知識,被廣泛應(yīng)用于決策支持系統(tǒng)。例如,從學(xué)生選修課程的傾向可以了解學(xué)生需求從而為課程開設(shè)提供參考。

 聚類是把一組個體按照相似性歸成若干類型,它的目的是使同一類別之內(nèi)的相似性盡可能大,而類別之間的相似性盡可能小。聚類技術(shù)主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數(shù)學(xué)分類學(xué),例如,將成績好的和成績不好的學(xué)生分別聚類,分析不同類型學(xué)生特點(diǎn)。

    數(shù)據(jù)挖掘在教育層面上的研究處于發(fā)展的初級階段,但發(fā)展速度很快,已經(jīng)應(yīng)用于招生、就業(yè)、教學(xué)計劃安排、課程安排、課程相關(guān)性分析、學(xué)生評價等多個方面,而且應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。我國高校中對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用起步較晚,但進(jìn)入21世紀(jì)后發(fā)展相當(dāng)迅速,已經(jīng)開始應(yīng)用于教育教學(xué)管理的各個方面。在國內(nèi)教育研究領(lǐng)域主要利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行計劃、學(xué)籍管理、教學(xué)運(yùn)行過程、招生、就業(yè)等數(shù)據(jù)的深層分析。

   

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